混沌遗传算法优化管网状态神经网络模型

被引：3

作者：

陈磊

张土乔

吕谋

何小香

机构：

[1] 浙江大学市政工程研究所

[2] 青岛建工学院环境工程系

[3] 杭州电子科技大学外国语学院

来源：

浙江大学学报(工学版) | 2005年 / 06期

关键词：

自适应遗传算法; 混沌; 神经网络; 给水管网; 状态模拟;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU991.33 [配水管网];

学科分类号：

摘要：

针对BP算法易陷入局部最优,提出将一种新的混沌遗传算法(CGA)用于全局优化给水管网状态神经网络模型的初始权阈值.该算法将混沌搜索与自适应遗传算法相结合,根据混沌运动的初值敏感性、内在随机性以及遍历性的特点,通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群,并利用自适应遗传算法进一步寻优,对混沌映射和遗传进化进行循环计算直至达到最大进化代数,最终获得BP模型的较优权阈值.实例分析结果表明,与自适应遗传算法(AGA)相比,该算法搜索稳健,全局搜索能力强,并且新算法优化模型具有更高的预测性能.

引用

页码：874 / 877

页数：4